DBMS > OpenMLDB vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften OpenMLDB vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

openmldb.ai

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

splicemachine.com

Technische Dokumentation

openmldb.ai/docs/zh/main

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

4 Paradigm Inc.

SAP

früher Sybase

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2020

1992

2014

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

17, Juli 2015

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
SQLAlchemy

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Database mirroring

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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